掘金 人工智能 07月23日 13:34
企业AI应用关注点
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许多企业面临数据分散、文档缺失、知识管理薄弱的困境,尤其是在高度依赖微信进行日常运营的B端电商公司。文章探讨了如何将内部数据转化为结构化知识,通过知识图谱、专家访谈等方式显性化隐性知识。同时,提出利用NLP技术对Office文档进行索引化处理,并介绍了腾讯文档、企业微信、金数据、橙子表单等基于微信的协同办公和数据收集工具。此外,文章还强调了AI技术与业务需求的结合,以及大模型在企业中落地时需要解决的数据适配、文档理解和专家经验整合等问题,并指出AI的最终目标是解放人力,推动知识工作者转型。

💡 **隐性知识显性化是核心**:针对企业知识管理体系,关键在于将专家群体中的经验、决策逻辑等隐性知识,通过知识图谱、专家访谈结构化记录、案例情景还原等方法,转化为可复用、可传递的显性知识资产,并纳入企业知识中台统一管理。

🗂️ **文档索引化提升检索效率**:对历史Office文档,需运用自然语言处理(NLP)技术解析内容,提取关键信息,并建立包含主题分类、业务场景标签、知识关联度权重等多维度索引体系,结合全文检索引擎实现精准定位,同时建立文档版本管理机制以保证信息实时同步。

📱 **微信生态下的办公协同工具**:文章介绍了腾讯文档(协同编辑、版本追溯)、企业微信(集成办公应用、连接微信生态)、金数据(表单设计、数据收集与分析)、橙子表单(易用表单、精细权限管理)等基于微信平台的办公协助工具,以应对数据分散和文档缺失的问题。

🤖 **AI赋能与落地准备**:企业应将AI技术与业务需求结合,通过数据和经验积累优化技术。落地AI需解决数据对大模型的适配度问题,整合专家经验和非结构化知识,并应对内部阻力。AI的首要目标是替代高重复性任务,解放人力,并推动知识工作者适应新的工作形态。

🚀 **AI应用需关注数据适配与人才转型**:大模型在企业中的应用需首先解决数据转化为知识并适配模型的问题,以及理解复杂文档结构信息。同时,企业需关注推动AI落地的阻力,如高层决策和人力投入。AI将不断提高推理能力,成为人类高效助手,促使知识工作者提升自身能力以适应变化。

现象

如某B端电商公司运营业务2年,日常工作都是微信,没有文档管理,知识管理。太多传统中心企业数据管理过程缺失,没有完备的信息系统,文档积累缺失。

    数据散落在微信群中

    缺少文档化

    知识管理缺乏,知识不可传递。

落地方案

       笔者目前的思考如下

     在企业知识管理体系中,实现内部数据向结构化知识的转化是核心环节。这一过程需重点关注隐性知识的显性化 —— 大量存储于专家群体认知体系中的经验性知识、决策逻辑及行业洞察,需通过系统化的萃取机制进行沉淀。可借助知识图谱构建、专家访谈结构化记录、案例情景还原等方法论,将分散的隐性知识转化为可复用、可传递的显性知识资产,纳入企业知识中台进行统一管理。

     针对历史沉淀的 Office 格式文档(包括 Word、Excel、PowerPoint 等类型),需实施全维度的索引化处理以提升知识检索效率。具体而言,应通过自然语言处理(NLP)技术对文档内容进行深度解析,提取关键实体、核心观点、数据指标等结构化信息;同时建立多维度索引体系,涵盖主题分类、业务场景标签、知识关联度权重等要素,结合全文检索引擎实现精准定位。此外,需构建文档版本管理机制,确保索引信息与文档内容的实时同步,为知识复用提供可靠的检索支撑。

基于微信的办公协助工具

指那些依托微信平台,为用户提供办公相关功能和服务的软件、小程序或应用,以下是一些常见的基于微信的办公协助工具:

协同办公类

      腾讯文档:支持多人同时在线编辑Word、Excel、PPT、收集表等,实时保存,历史版本可追溯,评论、@提醒功能完善,方便团队协作完成文档编辑、数据收集等工作。

      企业微信:与微信具有同样的沟通体验,内置了丰富的集成办公应用功能,可支持移动办公和内部协同办公,具备连接微信生态的能力,帮助企业连接内部、生态伙伴和消费者,还支持文字、语音、视频通话等多种沟通方式,以及考勤、审批、汇报、公告、会议室预定等功能。

数据收集类

      金数据:是一款表单设计和数据收集工具,可创建各种表单用于数据收集,如调查问卷、报名表、反馈表等,支持多种题型和数据验证规则,能生成统计报表和可视化图表,方便用户分析数据。

      橙子表单:易用的表单设计和数据收集工具,特别适合行政各种信息收集需求,提供精细的权限控制和数据管理功能。

将AI技术与业务需求紧密结合,通过数据和经验积累不断优化技术,实现与人的高效协作。

FAQ

在企业中,大模型如何能被看得见并发挥作用?

大模型的应用可以通过结合RPA(机器人流程自动化)来实现,例如解决银企直联接口开发速度慢、无法预知未来需求的问题。智能体能够生成各种规则,并与原有自动化能力结合,降低实现复杂业务流程的成本。

在落地AI应用时,哪些方面是企业内部需要做好的准备?

企业内部需要将数据转化为知识并适配大模型,同时要解决复杂文档结构信息的理解问题,并且要有专家经验和非结构化知识的支持。目前业界普遍存在的问题是企业内部数据对大模型的适配度不够好。

对于企业落地AI应用来说,除了数据准备和专家知识整理外,还有哪些重要因素?

除了数据和专家知识外,企业内部是否存在推动AI落地的阻力也是一个重要因素,包括高层决策者的态度、人力资源投入以及内部流程调整等。

对于AI在企业中的应用,首要目标是什么?未来关注的技术趋势又有哪些?

首要目标是让AI通过迭代进化,在高重复度、高频、标准化程度高、决策复杂度低的任务上取代人工,从而解放人力去做更复杂的工作。技术趋势上,AI将不断迭代提高推理能力,并且可以与系统结合,也可以与人结合,为人类提供高效助手服务。同时,AI的发展将推动知识工作者不断提升自己,适应新的工作形态。

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